在今天快节奏的商业世界中，有效的沟通是成功的关键。亚马逊推出了Amazon Q，一款旨在简化商业沟通、让公司与数据互动并采取行动的AI聊天机器人。在本文中，我们将探讨Amazon Q的功能、优势以及对业务沟通的影响。 亚马逊Q的强大功能 亚马逊Q是由亚马逊网络服务（AWS）开发的AI聊天机器人，利用自然语言处理和机器学习的力量，以对话方式理解和回应用户查询。通过亚马逊Q，企业可以自动化客户互动、提供即时支持，并从客户对话中获取有价值的见解。 关键功能和功能 亚马逊Q提供了一系列功能和功能，使其在商业沟通领域成为了一款改变游戏规则的产品。首先，它允许企业创建根据自身需要定制的聊天机器人。这些聊天机器人可以与各种消息平台（如Slack或Microsoft Teams）集成，使企业能够轻松地通过客户首选的渠道与其互动。 亚马逊Q的一大亮点功能是其能够理解复杂的查询并提供准确的回应。该聊天机器人使用先进的自然语言理解算法来理解用户意图并从对话中提取相关信息。这使得企业能够提供个性化和有上下文相关性的回应，增强整体客户体验。 此外，亚马逊Q可以通过公司数据进行特定操作的训练。例如，客户可能会要求聊天机器人安排会议或下订单。通过正确配置，亚马逊Q可以无缝执行这些操作，为客户和企业节省时间和精力。 另请阅读：亚马逊 vs. 阿里巴巴：会话式AI巨头之争 对企业的好处 引入亚马逊Q为各种规模的企业带来了众多好处。首先，它使公司能够提供全天候的客户支持，无需人为干预。这不仅提高了客户满意度，还减轻了支持团队的工作量，使其能够专注于更复杂的任务。 此外，亚马逊Q帮助企业从客户对话中获得有价值的见解。通过分析与聊天机器人的互动产生的数据，公司可以更深入地了解客户偏好、痛点和趋势。这些信息可以用于推动产品改进、营销策略和整体业务增长。 亚马逊Q的另一个重要优势是其可扩展性。随着企业的发展和客户需求的增加，聊天机器人可以轻松处理更多的对话，而不会影响性能。这确保企业即使在高峰期也能保持高水平的客户服务。 我们的观点 总之，这款突破性的AI聊天机器人正在改变企业之间的沟通方式。借助其先进的功能、无缝的集成和理解复杂查询的能力，亚马逊正在革新客户支持，并为企业提供宝贵的见解。通过利用AI的力量，企业可以增强其沟通策略，提高客户满意度并推动整体增长。随着技术的不断发展，AI聊天机器人如亚马逊Q将在塑造商业沟通未来中发挥关键作用。
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引言 在如今竞争激烈的市场中，企业努力理解并有效解决消费者投诉。消费者投诉可以揭示各种问题，包括产品缺陷、差劲的客户服务、计费错误和安全问题。它们在企业和客户之间的反馈（关于产品、服务或体验）循环中发挥着关键作用。分析和理解这些投诉可以为产品或服务改进、客户满意度和整体业务增长提供宝贵的见解。在本文中，我们将探讨如何利用Doctran Python库来分析消费者投诉，提取见解并做出数据驱动的决策。 学习目标 在本文中，您将： 了解Doctran Python库及其主要功能 了解Doctran和LLMs在文档转换和分析中的作用 探索Doctran支持的六种文档转换类型，包括提取、删除、询问、精炼、总结和翻译 全面了解将消费者投诉的原始文本数据转化为可行动见解的方法 了解Doctran的文档数据结构，使用ExtractProperty类来定义提取属性的模式 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发布。 Doctran Doctran是一种先进的Python库，用于文档转换和分析。它提供了一组函数来预处理文本数据，提取关键信息，分类，询问，总结信息，并将文本翻译成其他语言。Doctran利用OpenAI GPT型模型和开源NLP库等LLMs（大型语言模型）对文本数据进行解析。 它支持以下六种类型的文档转换： 提取：从文档中提取有用的特征/属性。 删除：在将数据发送给OpenAI之前，从文档中删除个人可识别信息（PII），如姓名、电子邮件地址、电话号码等。它在内部使用spaCy库删除敏感信息。 询问：将文档转换为问答格式。 精炼：从文档中消除与预定义主题无关的任何内容。 总结：将文档表示为简洁、全面且有意义的摘要。 翻译：将文档翻译成其他语言。 该集成还可在LangChain框架的document_transformers模块中使用。LangChain是一个先进的构建LLM支持应用程序的框架。 LangChain提供了灵活性，可以探索和利用各种开源和闭源的LLM模型。它无缝连接到多样化的外部数据源，如PDF、文本文件、Excel电子表格、PPT等。它还支持尝试不同的提示，进行提示工程，利用内置的链式和代理，等等。 在Langchain的document_transformers模块中，有三种实现：DoctranPropertyExtractor、DoctranQATransformer和DoctranTextTranslator。它们分别用于提取、询问和翻译文档转换。…
Leave a Comment介绍 欢迎来到客户反馈分析的世界，在这里，客户意见的未开发财富可以塑造您的业务的成功。在当今激烈的竞争和大型语言模型的背景下，理解客户的想法不再是一种奢侈，而是一种必要性。客户反馈分析既是一门艺术，也是一门科学——一种从调查、评论、社交媒体和支持互动等多种来源中提取可操作见解的方法论。 在当今数字领域中，客户反馈比以往任何时候都更加丰富，企业不断寻求方法来利用这一财富。本文介绍了人工智能与客户反馈分析的融合，探讨了自然语言处理（NLP）和机器学习等技术如何提取可操作见解。我们揭示了人工智能在提高客户满意度和推动业务成功方面的转变潜力。让我们一起踏上这段启迪之旅，探索人工智能与优化客户体验之间的协同作用。 学习目标 人工智能基础：掌握基本的人工智能概念，包括自然语言处理和大型语言模型，以及它们与客户反馈分析的相关性。 人工智能应用：探索人工智能在调查、情感分析、反馈分类和自动化响应等方面的实际应用，突出其效率。 现实世界的影响：通过各种行业案例研究了解人工智能在改善客户体验方面的实际影响。 挑战和伦理：认识客户反馈分析中的人工智能挑战和伦理考虑，如数据质量和隐私。 战略性采用人工智能：学习如何战略性地利用人工智能获取竞争优势，在反馈分析中提高决策能力、客户关注度、效率、智能和创新。 本文是Data Science Blogathon的一部分。 理解人工智能：简要概述 人工智能（AI）是一项革命性的技术，旨在在机器和系统中复制类似人类的智能。这个简要概述提供了有关AI核心概念和功能的见解。 模仿人类智能 在本质上，人工智能旨在通过使机器能够从数据中学习、识别模式、做出决策和执行通常需要人类认知的任务来模拟人类智能。它通过算法和数据的结合来实现这一目标。 算法的作用 算法，或预定义的规则和指令集，构成了人工智能的基础。这些算法处理大量数据，识别相关性，并利用这些信息进行预测或决策。机器学习和深度学习是人工智能的子集，专注于通过对数据的迭代学习来提高算法性能。 数据作为燃料 数据是人工智能的命脉。人工智能系统可以访问的质量数据越多，其性能和准确性就越好。这些数据可以包括文本、图像、音频或任何其他形式的信息，人工智能系统被设计用来分析或处理这些信息。 人工智能的类型 人工智能可以分为两种主要类型：狭义或弱人工智能和广义或强人工智能。狭义人工智能专为语言翻译或图像识别等特定任务而设计，而广义人工智能具有类似人类智能的能力，可以执行各种类似人类认知的任务（尽管这种水平的人工智能在很大程度上仍然是理论性的）。 人工智能的应用 人工智能在医疗、金融、客户服务和自动驾驶等各个领域都有应用。它驱动着聊天机器人、推荐系统和GPT-3等大型语言模型。这些应用利用了人工智能分析数据、理解自然语言和做出明智决策的能力。 这个简要概述为我们展示了人工智能及其多面功能的迷人世界。当我们深入探索本文时，我们将看到人工智能在提高客户反馈分析中的关键作用。…
Leave a Comment介绍 在数据驱动创新的时代，保持更新是至关重要的。幸运的是，数据科学播客成为了一种引人入胜的方式，可以借助专家的集体智慧。无论是寻求立足点的初学者还是力求保持领先的经验丰富的专业人士，这些播客都通过声音传递洞察、轶事和趋势。 深入了解我们精心策划的前十名数据科学播客列表，每个播客都迎合特定的受众，揭示了数据的多维世界。 1. Data Skeptic 在繁忙的数据科学播客领域，“Data Skeptic”以其为初学者和中级学习者提供指导的光芒脱颖而出。这个对话式的教育性播客以可亲近的方式解密复杂的数据科学概念。 格式：对话式，教育性 “Data Skeptic”采用友好、对话式的语调，促进参与和理解。主持人们熟练地讲解复杂的主题，将其分解成易于理解的部分，同时不牺牲深度。这种格式确保听众不会被技术术语所困惑，使其成为初入数据科学领域的最佳选择。 目标受众：初学者和中级学习者 “Data Skeptic”迎合初学者和中级学习者，提供了坚实的基础，同时深入探讨了高级概念。这种双重方法确保新手和有一定背景的人都能在每一集中找到价值。 内容：简化复杂概念 “Data Skeptic”的核心是简化复杂的数据科学主题。该播客涵盖了从机器学习算法到人工智能应用和数据伦理学的广泛领域。内容经过精心策划，提供洞察力，同时不会让听众感到压倒，培养了逐步学习的曲线。 在Spotify、Apple Music和YouTube上找到这个数据科学播客。 2. Not So Standard Deviations 对于热衷于数据科学世界的数据爱好者来说，“Not…
Leave a Comment在快速发展的机器学习和人工智能领域，对于专业人士和爱好者来说，保持对现代发展和见解的更新非常重要。播客为您提供了一个方便和易于获取的途径，丰富您的知识并获取专家的观点。在这里，我们将介绍机器学习和人工智能领域中排名前列的8个播客节目，值得您在听听单中给予重要位置。 Lex Fridman主持的《人工智能》 Lex Fridman主持的《人工智能》播客在AI领域引人注目，是任何对复杂的AI世界感到好奇的个人必听的播客节目。Lex Fridman是一名AI研究员和工程师，他的播客以与该领域最聪明的人之一进行的引人入胜和高强度的对话而闻名。 Fridman的播客超越表面，深入探讨了AI的复杂性、具有挑战性的情况以及其对社会的潜在影响。所涵盖的话题的多样性是该播客强度的证明；它涵盖了包括AI伦理、机器学习突破、机器人技术进步以及AI对不同行业的影响等领域。 听众可以期待从AI专家、研究人员和有远见的人士的思想和经验中获得见解，他们处于塑造AI领域前沿的位置。无论您是一名希望了解最新趋势的AI专业人士，还是一位热衷于理解AI细微差别的爱好者，《人工智能》播客通过与引人思考的讨论互动，为您提供了一个宝贵的平台，扩展您对这个快速发展领域的知识。通过对技术细节和AI对社会的广泛影响的强调，这个播客承诺为来自各种背景的听众提供对AI领域的全面探索。 在Spotify、Apple Music、Youtube和Google Podcast上找到这个AI播客。 TWiML & AI – 本周机器学习与人工智能 TWiML & AI – 本周机器学习与人工智能是机器学习和人工智能领域的知识和洞察的指南。这个AI播客以其信息丰富和全面的方法而闻名，为听众深入探索多方面的AI世界。 由Sam Charrington主持的TWiML & AI为专家、研究人员和从业者提供了一个平台，分享他们对该领域最新趋势的观点。该播客的优势在于它能够深入探讨各种主题。从讨论前沿研究突破到剖析现实世界应用和行业趋势，TWiML…
Leave a Comment顾客评价已成为在线购物的基石，为购买者提供宝贵的洞察力。电商先锋亚马逊始终在不断改进顾客评价体验。从1995年引入产品意见的概念，到实施先进的人工智能技术，亚马逊致力于提升购物体验的承诺不断塑造着我们进行在线选择的方式。 阅读更多: 亚马逊将通过AI搜索进行“一次性的改变” 赋能顾客的旅程 亚马逊的顾客评价之旅始于1995年，引入了一种让顾客发表对产品的诚实意见的革命性概念。虽然最初受到怀疑，但这一功能最终成为在线购物的基本支柱。它使顾客能够从彼此的经验中学习，并根据真实的反馈做出明智的决策。 阅读更多: Instacart通过AI搜索革新购物：见识Ask Instacart 评价的持续演进 多年来，亚马逊对其评价系统进行了重大改进。它引入了评价标题、照片和视频等功能，以全面了解产品。2019年还新增了星级评分系统，以吸引更广泛的评价者。目标是简化流程，使意见分享更加便捷。 评价中的人工智能的力量 最近，亚马逊利用生成式人工智能的潜力进一步提升了顾客评价体验。借助人工智能技术的进步，亚马逊开发了一种人工智能生成的评价亮点功能。该功能将顾客评价的精髓浓缩为简明的段落，反映出共同的主题和情感，使购物者能够快速掌握产品的特点。 阅读更多: 谷歌发布新闻写作人工智能“Genesis” 理解人工智能生成的评价亮点 人工智能生成的评价亮点功能为寻求详细评价之前寻找信息的顾客提供了快速洞察。该功能仅适用于美国的部分移动购物者。它提取评价中经常提到的关键属性和情感，并将它们简明呈现。例如，如果顾客对产品的易用性感到好奇，他们可以点击该特定属性以访问相关评价。 阅读更多: 谷歌Chrome现在显示基于人工智能的文章摘要，轻松阅读 保持真实性和信任 尽管创新至关重要，亚马逊始终坚守保持评价生态系统的真实性和完整性。该电商平台执行社区准则，以确保真实和相关的评价。亚马逊的机器学习模型和人工审核员密切合作，共同维护这些准则，防止虚假评价误导顾客。 展望未来 随着亚马逊的人工智能模型不断发展和学习，人工智能生成的评价亮点功能有望扩展到更多的类别和顾客群体。该公司通过技术不断致力于提升购物体验的承诺，这显然已经成为塑造零售行业格局的核心。 阅读更多: 亚马逊推出突破性的人工智能工具，革新生成式人工智能和软件开发 我们的观点…
Leave a Comment最近，乌克兰意外地成为了人工智能公司的金矿。全球科技巨头纷纷涌向乌克兰，寻求获取无价的战场数据，这些数据有望彻底改变人工智能和机器学习的发展。乌克兰以其饱受战争摧残的地貌而闻名，已经成为寻求利用这些难以获取的数据开发未来国防技术的尖端公司的热点地区。随着争夺人工智能在战争中的至高无上地位的竞争加剧，让我们深入探讨像Draganfly和Palantir这样的公司如何利用乌克兰独特的资源，并对现代战争的未来产生了什么影响。 另请阅读：前谷歌CEO将为美国军方提供人工智能和虚拟现实技术支持 乌克兰在人工智能和数据方面的日益重要性 乌克兰最初对科技公司持开放态度，现在认识到了其战场数据的重要性。由于人工智能系统严重依赖高质量的训练数据，乌克兰战争产生的信息变得极其珍贵。为了从这些宝贵的数据中获益，本地和全球公司都在关注其提升人工智能技术的潜力。 Draganfly进军乌克兰数据金矿 领先的无人机公司Draganfly一直在人工智能驱动创新的前沿。它进军乌克兰是为了利用该地持续冲突所产生的数据。通过为该国提供用于军事任务的改装无人机，Draganfly获得了无价的数据洞察，这对于开发先进的人工智能系统至关重要。 另请阅读：人工智能在无人机中的力量 Palantir在乌克兰的战略存在 Palantir是一家知名的数据分析公司，它加入了乌克兰的科技巨头行列。在基辅设立办事处，Palantir旨在利用乌克兰的战场数据潜力来增强其服务。这种独特数据的吸引力为Palantir提供了提升其人工智能能力并巩固其在国防领域地位的机会。 另请阅读：Palantir推出军事决策人工智能平台 人工智能在未来战争中的关键作用 从美国国防部为人工智能项目分配大量资金可以看出，全球对人工智能在未来战争中关键作用的认识日益增强。人工智能将赋予决策支持系统以力量，并创建一个跨各个领域无缝信息流的网络化军队。为了实现这一目标，高质量的数据是必不可少的，而乌克兰的冲突则成为了一个理想的测试场地。 另请阅读：改变战场：人工智能驱动军事战术 利用现实场景进行人工智能训练 使用乌克兰的战场数据的一个关键优势是它提供了真实的场景。公司可以在有争议的环境中测试和训练他们的人工智能系统，从而获得对其局限性和能力的宝贵洞察。这些数据比受控环境中的数据更有价值，因为它有助于改进下一代人工智能技术。 另请阅读：由人工智能控制的美国军用无人机的惊人决策：“杀死”操作员 乌克兰：全球科技巨头的试验场 乌克兰已成为各种科技公司的试验场，吸引了Clearview、AeroDrone等公司的兴趣。这个战区为分析部队管理和开发智能自动解决方案提供了独特的机会。在任务中收集的大量数据为将无人机用于各个行业和冲突提供了关键的信息。 另请阅读：Red Cat和Athena AI利用夜视技术制造智能军用无人机 美国与中国：人工智能至高无上之战 随着美国和中国在人工智能至高无上之战中的竞争，五角大楼缓慢的采购流程对于保持技术优势构成了挑战。中国在人工智能和数据方面的大量投资使美国处于不利地位。五角大楼在人工智能采用和数据管理方面的努力对于在人工智能竞赛中保持领先地位至关重要。 另请阅读：人工智能军备竞赛：美国与中国之间的致命竞争 我们的观点…
Leave a Comment介绍 在一个由尖端技术和令人难以置信的可能性驱动的世界中，跟上不断发展的人工智能领域既令人兴奋又至关重要。当我们踏入充满希望的2023年时，是时候踏上一段令人激动的旅程，探索最具影响力和远见卓识的人工智能先驱者们的思想。系好安全带，准备好见证2023年跟随的十大人工智能影响者，这些前卫的思想家和创造者正在塑造人工智能领域的格局，推动着可能性的界限。 从突破性的研究到引人入胜的见解，这些人工智能影响者是指引你穿越令人兴奋的人工智能世界的明星。所以，拿起你的虚拟笔记本，系好安全带，因为我们即将踏上一场关于当代最聪明的人工智能思想家思维的激动人心的探索之旅。准备好在2023年及以后重新定义人工智能未来的那些有远见的人们的启发、信息和赋能。 但在你深入阅读这个前十名单之前，我们想向你介绍一个令人惊叹的机会，让你开阔视野，提升技能。我们为所有数据科学和人工智能爱好者提供了一个独家邀请，参加备受期待的2023年DataHack峰会。这一盛事将于8月2日至5日在班加罗尔著名的NIMHANS会议中心举行。这个活动将提供丰富的实践学习、宝贵的行业洞察和无与伦比的网络机会。在这里查看有关DataHack Summit 2023的更多信息，并加入我们的数据革命。 人工智能影响者的定义 人工智能影响者是通过他们的专业知识、思想领导力和贡献在人工智能领域获得认可和影响力的个人。他们积极与人工智能社区互动，并利用社交媒体平台。 人工智能影响者并不局限于单一的社交媒体平台。除了Instagram之外，他们在Twitter、YouTube、LinkedIn和博客等各种平台上都拥有强大的存在感，以分享关于人工智能的见解、研究成果、行业趋势和发人深省的内容。这些影响者拥有庞大的粉丝群体，并与他们的听众互动，促进讨论，提供指导，并激发人工智能领域的创新。从组织黑客马拉松到进行直播编码会议，这些影响者展示了他们的专业知识，并获得了显著的人气和关注。他们的互动会议和活动为人才迸发提供了宝贵的学习机会，鼓励有抱负的人工智能专业人士提升他们的技能，并与最新的进展保持同步。 人工智能影响者在人工智能领域的重要性 人工智能影响者在人工智能领域的重要性不容忽视。他们在以下几个方面发挥着关键作用： 知识传播 人工智能影响者帮助向广大受众传播知识、洞见和行业更新。他们简化复杂的人工智能概念，使其更易于被有抱负的人工智能专业人士、爱好者甚至普通大众所理解。 引领潮流和意见领袖 人工智能影响者通常对最新的人工智能趋势、突破和技术了如指掌。他们的观点和建议具有重要影响力，可以影响人工智能研究、应用和行业实践的方向。 网络和合作 人工智能影响者为人工智能社区提供了一个网络和合作的平台。他们连接专业人士、研究人员和组织，促进了一个加速创新、推动人工智能技术发展的合作环境。 值得关注的顶级人工智能影响者 1. Andrew Ng Andrew Ng在Twitter上拥有超过210万的粉丝，他是人工智能社区中的知名人物。他是在线学习平台Coursera和以人工智能为重点的教育平台deeplearning.ai的共同创始人。他曾任百度首席科学家，并创办并领导了“Google Brain”项目，该项目开发了大规模深度学习算法。最近，他继续研究深度学习及其在语音识别和计算机视觉中的应用，包括自动驾驶。 来源：维基百科…
Leave a Comment在一份名为“希望、恐惧和人工智能”的报告中，The Verge揭示了其最新“信任调查”的结果，揭示了美国消费者对人工智能（AI）的意见和看法。与Vox Media合作，该研究旨在深入探讨生成式AI工具的快速崛起和广泛采用。这是关于大型科技公司态度的第四次信任调查系列，之前的研究分别在2017年、2020年和2021年进行。此次合作旨在全面了解成年美国人如何利用和思考人工智能。 了解人工智能的影响：来自2000多名美国人的见解 根据2023年4月对超过2000名受访者的样本进行调查，Vox Media与洞察数据叙事咨询公司The Circus合作，揭示了各种关键见解。该研究探讨了美国人使用人工智能工具的情况，以及推动最快采用的人工智能工具。它还研究了人们对AI在工作场所潜在破坏的看法，对AI作出的社会变革的期望等。 还阅读：人工智能会取代人类吗？ The Verge：技术与社会交汇点的可靠来源 The Verge的主编Nilay Patel强调：“The Verge继续成为了解技术如何影响人们的目的地，而今年没有比AI更重要的故事了。”作为技术新闻界的权威，The Verge已经确立自己作为理解新兴技术对社会影响的可靠来源。随着AI在各个领域的讨论中占据中心舞台，The Verge的最新报告具有重要的相关性，并提供了宝贵的见解。 AI采纳：美国人中的普遍趋势 《希望、恐惧和人工智能》报告显示，三分之一的美国人18岁及以上已经使用过生成式AI工具。人工智能已经成为讨论的主要话题，44%的受访美国人表示在他们的讨论中“每周多次”提到了人工智能。值得注意的是，与Z一代相比，人工智能相关的讨论在Z一代中最为频繁，61%的人定期接触到人工智能相关的讨论。 还阅读：生成式人工智能可能不适用于所有人：《财富》500强首席执行官调查 透明的人工智能：消费者对披露的需求 调查结果还揭示了消费者对人工智能使用的期望。78%的受访者表示希望在数字内容中清楚披露人工智能的使用情况。这凸显了在以人工智能驱动的技术领域中透明度和问责制的重要性日益增加。消费者希望得到信息和授权，以便每天与他们互动的人工智能系统做出明智的决策。 还阅读：美国国会采取行动：两项新法案提议对人工智能进行监管 破坏和适应：人工智能对工作场所的影响 近一半（47%）的受访消费者认为人工智能将会在他们所在行业中产生重大或适度的破坏。这一发现凸显了人工智能在各个行业中具有变革潜力的日益认可。随着人工智能不断发展和渗透到工作的不同方面，专业人士正在为即将到来的变化做好准备。此外，研究表明，69%的受访者认为社会必须进行重大变革，以适应后人工智能时代。 还阅读：人工智能的迅速崛起导致失业：科技行业受影响的人数达到数千人…
Leave a Comment云数据湖被企业组织广泛采用，作为一种可扩展且低成本的数据存储库，可存储各种类型（结构化和非结构化）的数据在分析云数据湖中的数据时，存在许多挑战…
Leave a Comment谷歌是世界领先的搜索引擎，已在理解和适应人工智能（AI）技术方面取得了重大进展。在最近的谷歌搜索中心直播东京2023活动中，Gary Illyes和其他专家分享了有关谷歌处理AI生成内容的方法的宝贵见解。在本文中，我们将深入探讨谷歌对AI内容的政策，并探讨内容评估中的E-E-A-T（体验、专业知识、权威性和可信度）概念。 谷歌搜索中心直播东京2023：AI内容见解 在谷歌搜索中心直播东京2023活动期间，包括Gary Illyes在内的业内专家揭示了谷歌最新的有关AI生成内容的观点和建议。该活动为内容创作者和发布者讨论AI的挑战和机遇提供了平台。 还阅读：Google I/O 2023发生了什么？ 对于谷歌来说，内容质量优先，AI是否重要无关紧要 无论内容是由AI生成还是人类创造，谷歌都非常重视内容质量。谷歌专注于向用户提供相关、有价值且值得信赖的信息。因此，内容的质量比其创建方法更重要。 没有区别：谷歌不标记AI生成的内容 虽然有些人会想知道谷歌是否区分AI生成和人类创建的内容，但答案是否定的。谷歌不会明确标记AI生成的内容。这强调了谷歌评估内容的承诺，仅根据其价值和相关性进行评估，而不考虑其来源。 还阅读：AI检测器将美国宪法标记为AI生成 欧盟呼吁标记AI生成的内容 在打击假新闻的背景下，欧盟敦促社交媒体公司自愿标记AI生成的内容。然而，谷歌没有对发布者强制执行任何此类标记要求，选择将内容质量置于标记之上。 还阅读：欧盟呼吁采取措施识别Deepfakes和AI内容 谷歌建议标记AI生成的图像 谷歌建议出版商使用IPTC图像数据元数据标记AI生成的图像，尽管这不是强制性的。这种方法确保透明度并帮助用户识别AI生成的视觉内容。此外，图像AI公司正在开发自动添加元数据的方法，简化发布者的流程。 还阅读：Google推出StyleDrop：令人惊艳的视觉设计技巧 判断：出版商决定标记AI生成的文本 与图像不同，谷歌不要求出版商标记AI生成的文本内容。相反，谷歌将其留给出版商自行决定是否将文本内容标记为AI生成，以增强整体用户体验。这种灵活的方法认识到内容的不同性质，并尊重出版商的判断。 人类内容仍然在谷歌排名中占主导地位 强调人类生成内容的重要性，谷歌重申其算法和排名信号主要设计用于评估和优先考虑自然、人类创造的内容。这确保了在其各自领域具有经验、专业知识和权威性的个人创作的内容始终处于谷歌排名的前沿。 还阅读：格莱美奖禁用AI：人类创作者成为中心 理解E-E-A-T：内容评估的关键因素…
Leave a Comment介绍 领先的零售公司Target扩大了其在巴西的电子商务业务以迎合不断增长的在线购物趋势。为了在这个竞争激烈的市场上取得成功，Target必须了解巴西电子商务的动态，并利用数据驱动的洞见来提升其业务。本文将使用结构化查询语言(SQL)动力查询分析Target的电子商务数据集，为改善其在巴西的业务提供可行建议。 学习目标 通过分析Target的电子商务数据集，掌握SQL的熟练程度。 学习如何使用SQL查询对数据集进行初始探索，包括数据清洗和准备。 了解如何使用SQL查询分析和解释巴西的电子商务趋势。 发展识别和分析电子商务数据中季节性模式的技能。 通过SQL分析学习提取有关客户购买模式和偏好的有价值见解。 发展基于数据的建议能力，针对数据集的SQL分析提供可行的见解，以改善电子商务业务。 阅读更多: SQL for Data Science Beginners ! 本文是Data Science Blogathon的一部分。 数据集的初始探索 在深入分析之前，我们对Target的电子商务数据集进行了初始探索。这包括检查数据、清洗数据并为分析做好准备。我们使用以下SQL查询在BigQuery中验证了“客户”表的列数据类型： SELECT column_name, data_type FROM…
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